数学建模专题讲座
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《数学建模讲座》课件

讲者:李教授,XX大学数学系副教授。
感谢您的聆听!
数学建模的基本步骤
1
研究问题
了解和分析实际问题,明确目标和需求。
2
建立模型
根据实际问题,选择适当的数学模型,并进行建模。
3
求解模型
利用数学工具和方法求解建立的数学模型。
4
模型分析
对求解的结果进行分析和评价,寻找优劣及改进方案。
数学建模中的数学工具及其应用
优化方法
优化方法可以帮助 我们寻找问题的最 优解或最佳决策。
统计学方法
统计学方法可以帮 助我们分析和理解 数据,揭示其中的 规律和趋势。
线性代数
线性代数在数学建 模中有广泛的应用, 如矩阵运算、线性 方程组的求解等。
概率论与数 理统计
概率论与数理统计 可以帮助我们分析 和预测随机现象, 并进行决策和风险 评估。
结论
数学建模的重要性
数学建模是将数学与实践相结合的要途径,对推动科学和社会的发展具有重要意义。
《数学建模讲座》PPT课件
# 数学建模讲座PPT课件 ## 概述 本讲座将介绍以下内容: 1. 什么是数学建模 2. 数学建模的意义 3. 数学建模的基本步骤 4. 数学建模中的数学工具及其应用
什么是数学建模
1 定义
数学建模是指利用数学语言和工具对真实世界中的问题进行化简、抽象和数学描述的过 程。
将知识转化为实践的能力
通过数学建模,我们可以将抽象的数学理论应用于实际问题的求解与分析。
建立对世界的更深理解
数学建模可以帮助我们深入分析问题,寻找最佳解决方案,从而提高对世界的理解。
Q&A
1 时间
讲座时间:2021年6月15日,上午10点至11点。
数学建模课堂PPT(部分例题分析)

和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
市场需求等。
概率论中的随机过程和数理统计 中的回归分析在金融、保险等领
域有广泛应用。
概率论与数理统计
概率论与数理统计是研究随机现 象的数学分支,用于对不确定性
和风险进行量化分析。
在解决实际问题时,概率论与数 理统计可以帮助我们描述和预测 随机事件,例如股票价格波动、
例题三:股票价格预测模型
要点一
总结词
要点二
详细描述
描述如何预测股票价格的走势
股票价格预测模型旨在通过分析历史数据和市场信息,来 预测股票价格的走势。该模型通常采用时间序列分析、回 归分析、机器学习等方法,来建立股票价格与相关因素之 间的数学关系。例如,可以使用ARIMA模型或神经网络模 型来预测股票价格的走势。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的适用范围。例如,逻 辑回归模型适用于二分类问题,而K均值聚类模型则适用 于无监督学习中的聚类问题。
总结词
模型的复杂度
详细描述
在选择数学模型时,需要考虑模型的复杂度。如果数据量 较小,应选择简单模型以避免过拟合;如果数据量较大, 可以选择复杂模型以提高预测精度。
例题三:股票价格预测模型
总结词
分析模型的假设条件和局限性
详细描述
股票价格预测模型通常基于一些假设条件,如假设股票 价格是随机的或遵循一定的规律。然而,在实际情况下 ,股票价格受到多种因素的影响,如公司业绩、宏观经 济状况、市场情绪等。因此,这些模型可能存在局限性 ,不能完全准确地预测股票价格的走势。
高中数学教育与数学建模培训ppt

数学建模是高中数学的延伸
01 02
应用数学知识解决实际问题
数学建模是将数学知识和方法应用于实际问题求解的过程。通过数学建 模,学生可以将所学数学知识应用于实际情境,加深对数学知识的理解 和应用。
提升问题解决能力
数学建模需要学生分析问题、建立数学模型、求解模型并解释结果。这 一过程能够锻炼学生分析问题和解决问题的能力。
通过数学教育,引导学生掌握数学的 基本概念、原理和方法,培养他们的 逻辑思维、抽象思维和创造性思维。
通过数学教育,让学生了解数学在科 学、技术和社会发展中的作用,培养 他们的科学素养和探索精神。
提高学生解决问题的能力
高中数学教育不仅要求学生掌握数学 知识,还强调学生能够运用所学知识 解决实际问题,培养他们的应用能力 和问题解决能力。
详细描述
代数建模是数学建模的重要分支,通过建立代数模型,学生 能够将实际问题转化为数学问题,进而运用数学知识进行求 解。例如,在投资理财问题中,学生可以通过模案例分析
总结词
几何建模帮助学生理解抽象概念,培养空间思维和问题解决能力。
详细描述
几何建模通过直观的图形和空间关系,帮助学生理解抽象的概念和问题。例如 ,在解决物理学中的碰撞问题时,学生可以通过几何建模分析物体的运动轨迹 和速度变化。
高中数学教育的重要性
数学是基础学科
数学作为基础学科,对于其他科 学和工程学科的学习和发展具有 重要意义,掌握好数学基础对于 学生未来的学术和职业发展至关
重要。
数学思维的培养
高中数学教育不仅仅是传授知识 ,更重要的是培养学生的数学思 维,这种思维模式对于学生分析 问题、推理和论证等方面具有很
大的帮助。
数学建模的定义与特点
总结词
全国大学生数学建模竞赛讲座课件

360 / n
* 87 arcsin( R sin 93 )
RH
n 360 / 2 *
离散优化问题。
如果m=3,n=18 因为测控范围是对称区间,可以考虑测控站
对称分布,即第一层的测控站分布在赤道上。
12 12.0378 ,
2 27.6419 ,
22 41.0123
不能全范围测控,全程测控需要的 测控站数超过54个!
cos i cos cos( / 2) sin i sin cos *
则其数学模型为:
nin n m
s.t. f (i2,i, i ) 0,i 1, 2, , m i i1,2 *,i 2, , m i2 i ,i 1, 2, , m m2 2 *,11 1*,1* 1 1 **, m (2 * 1*) / *
卫星轨道椭圆方程:
x
y
a cos b sin
(0
2
)
地球球面圆方程:
x
y
c R cos R sin
(0
2
)
a R (H h) / 2,b a2 c2
向量:
PiQij (a cosij c R cosi,basinij Rsini ), OP (Rcos, Rsin)
1 sin2t sin
否则
先考虑相邻两层的测控范围,记
P1(R,i , i ), P2 (R,i , i ), P3(R,i / 2, i1)
20
Байду номын сангаас
15
10
5
0
-5
-10
-10
-5
P3
P12
P1
P2
P11
0
5
* 87 arcsin( R sin 93 )
RH
n 360 / 2 *
离散优化问题。
如果m=3,n=18 因为测控范围是对称区间,可以考虑测控站
对称分布,即第一层的测控站分布在赤道上。
12 12.0378 ,
2 27.6419 ,
22 41.0123
不能全范围测控,全程测控需要的 测控站数超过54个!
cos i cos cos( / 2) sin i sin cos *
则其数学模型为:
nin n m
s.t. f (i2,i, i ) 0,i 1, 2, , m i i1,2 *,i 2, , m i2 i ,i 1, 2, , m m2 2 *,11 1*,1* 1 1 **, m (2 * 1*) / *
卫星轨道椭圆方程:
x
y
a cos b sin
(0
2
)
地球球面圆方程:
x
y
c R cos R sin
(0
2
)
a R (H h) / 2,b a2 c2
向量:
PiQij (a cosij c R cosi,basinij Rsini ), OP (Rcos, Rsin)
1 sin2t sin
否则
先考虑相邻两层的测控范围,记
P1(R,i , i ), P2 (R,i , i ), P3(R,i / 2, i1)
20
Байду номын сангаас
15
10
5
0
-5
-10
-10
-5
P3
P12
P1
P2
P11
0
5
数学建模竞赛专题讲座辅导安排-南昌大学-理学院

南昌大学第十四届数学建模竞赛专题讲座及辅导安排
1、第一次4月29日(星期六)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:尹洪位,陈涛
讲座内容:数学建模认知与数学软件
2、第二次5月6日(星期六)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:阮小军
讲座内容:数学建模初探
3、第三次5月7日(星期日)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:肖水明
讲座内容:概率模型应用
4、第四次5月13日(星期六)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:蔡用
讲座内容:数学建模方法与案例一
5、第五次5月14日(星期日)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:余国松
讲座内容:数学建模方法与案例之二
6、第六次5月21日(星期日)下午14:00——18:00
讲座地点:前湖校区教学主楼135
主讲:刘斌斌
讲座内容:金融时间序列模型
上机安排:2017年南昌大学第十四届数学建模竞赛将于5月23日下午3:00 ~5月31日下午3:00举行, 竞赛期间理学院数学系数学实验室(前湖校区理生楼B708机房)将进行全面开放,为参赛队员提供计算机用机和上网免费服务,具体开放时间将在QQ群内发布。
5月08日-----5月16日现场报名(理生楼B711)
5月31日13:30—17:00交卷(理生楼B711)。
《数学建模培训》PPT课件

数学建模案例解析
04
经济学案例:供需平衡模型
供需平衡理论
通过数学语言描述市场需求与供给之间的平衡关 系,涉及价格、数量等关键变量。
建模过程
收集相关数据,建立需求函数和供给函数,通过 求解方程组找到均衡价格和均衡数量。
模型应用
预测市场趋势,分析政策对市场的影响,为企业 决策提供支持。
物理学案例:热传导模型
Lingo在数学建模中的应 用案例
展示Lingo在数学建模中的实 际应用,如线性规划、整数规 划、非线性规划等优化问题的 求解。
其他数学建模相关软件与工具简介
Mathematica软件
简要介绍Mathematica的特点和功能,以及其 在数学建模中的应用。
SAS软件
简要介绍SAS的特点和功能,以及其在数学建模 中的应用。
数据预处理
包括数据清洗、缺失值处 理、异常值检测等,保证 数据质量。
数据可视化
利用图表、图像等手段展 示数据,便于理解和分析 。
数据分析方法
如回归分析、时间序列分 析、聚类分析等,用于挖 掘数据中的信息和规律。
数学建模常用方法
03
回归分析
线性回归
通过最小二乘法拟合自变量和因 变量之间的线性关系,得到最佳
模型应用
预测舆论走向,分析社会热点问题,为政府和企业提供决策支持。
数学建模软件与工
05
具介绍
MATLAB软件介绍及使用技巧
MATLAB概述
简要介绍MATLAB的历史、功能和应用领域 。
MATLAB常用函数
列举并解释MATLAB中常用的数学函数、绘 图函数、数据处理函数等。
MATLAB基础操作
详细讲解MATLAB的安装、启动、界面介绍 、基本语法和数据类型等。
lingo讲座.ppt

值法进行计算 2.@pcx(n,x) 自由度为n的χ2分布的累积分布函数。 3.@peb(a,x) 当到达负荷为a,服务系统有x个服务器且允许无穷排队时的
Erlang繁忙概率。 4.@pel(a,x) 当到达负荷为a,服务系统有x个服务器且不允许排队时的Erlang
繁忙概率。 5.@pfd(n,d,x) 自由度为n和d的F分布的累积分布函数。
如果x<0返回-1;否则,返回1
@floor(x)
返回x的整数部分。
@smax(x1,x2,…,xn) 返回x1,x2,…,xn中的最大值
@smin(x1,x2,…,xn) 返回x1,x2,…,xn中的最小值
概率函数 1.@pbn(p,n,x) 二项分布的累积分布函数。当n和(或)x不是整数时,用线性插
复杂变量:集合
Lingo中没有数组,代之以集合及其属性
集是一群相联系的对象,这些对象也称为集的成员。 一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。每个集成员 可能有一个或多个与之有关联的特征,我们把这些特征 称为属性。属性值可以预先给定,也可以是未知的, 有待于LINGO求解。例如,产品集中的每个产品可以有 一个价格属性;卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力 属性;雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性,也可 以有一个生日属性等等。
何时会提升速度?
与数据段不同的是:模型中的变量在这里赋值之后,在模型中 几乎一定会被改变!
(2)Lingo中的运算符与内部函数
三类运算符:算术运算符, 逻辑运算符, 关系运算符
优先级 最高
最低
运算符 #NOT# -(负号) ^ */ + -(减法) #EQ# #NE# #GT# #GE# #LT# #LE# #AND# #OR# <(=) = >(=)
Erlang繁忙概率。 4.@pel(a,x) 当到达负荷为a,服务系统有x个服务器且不允许排队时的Erlang
繁忙概率。 5.@pfd(n,d,x) 自由度为n和d的F分布的累积分布函数。
如果x<0返回-1;否则,返回1
@floor(x)
返回x的整数部分。
@smax(x1,x2,…,xn) 返回x1,x2,…,xn中的最大值
@smin(x1,x2,…,xn) 返回x1,x2,…,xn中的最小值
概率函数 1.@pbn(p,n,x) 二项分布的累积分布函数。当n和(或)x不是整数时,用线性插
复杂变量:集合
Lingo中没有数组,代之以集合及其属性
集是一群相联系的对象,这些对象也称为集的成员。 一个集可能是一系列产品、卡车或雇员。每个集成员 可能有一个或多个与之有关联的特征,我们把这些特征 称为属性。属性值可以预先给定,也可以是未知的, 有待于LINGO求解。例如,产品集中的每个产品可以有 一个价格属性;卡车集中的每辆卡车可以有一个牵引力 属性;雇员集中的每位雇员可以有一个薪水属性,也可 以有一个生日属性等等。
何时会提升速度?
与数据段不同的是:模型中的变量在这里赋值之后,在模型中 几乎一定会被改变!
(2)Lingo中的运算符与内部函数
三类运算符:算术运算符, 逻辑运算符, 关系运算符
优先级 最高
最低
运算符 #NOT# -(负号) ^ */ + -(减法) #EQ# #NE# #GT# #GE# #LT# #LE# #AND# #OR# <(=) = >(=)
全国大学生数学建模竞赛介绍(全校讲座)

•测试分析
•二者结合
机理分析没有统一的方法,主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析。
数学建模的一般步骤
模型准备 模型检验 模型应用 模型假设 模型分析 模型构成 模型求解
模 型 准 备
了解实际背景
搜集有关信息
明确建模目的
掌握对象特征
形成一个 比较清晰 的‘问题’
实践
理论
实践
数学建模比赛的由来
1985年美国出现了一种叫做MCM的一年一度大大 学生数学模型竞赛 我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建 模竞赛
1992年起我国开始举办自己的大学生数学建模竞赛
数学建模比赛的由来
国家教育部组织的全国大学生学科竞赛之一
2011 年,全国33个省/市/自治区(包括香港和澳门
双层玻璃的功效
足球比赛的场次安排 原子弹爆炸的能量估计
正规战与游击战
单层玻璃窗与双层玻璃窗
问题背景:
1945年7月
16日上午5时24
分,美国科学 家在新墨西哥
州阿拉莫戈夫
的“三一”试 验场内的一个 30米高的铁塔 上进行试验, 试爆了全球第 一颗原子弹。
模型准备
Taylor知道,爆炸是能量的释放过程,在一点上
?二者结合用机理分析建立模型结构用测试分析确定模型参数数学建模的一般步骤模型准备模型假设模型构成模型求解模型分析模型检验模型应用了解实际背景明确建模目的搜集有关信息掌握对象特征形成一个比较清晰的问题针对问题特点和建模目的作出合理的简化的假设在合理与简化之间作出折中用数学的语言符号描述问题发挥想像力使用类比法尽量采用简单的数学工具数学建模的一般步骤模型求解各种数学方法软件和计算机技术如结果的误差分析统计分析模型对数据的稳定性分析模型分析模型检验与实际现象数据比较检验模型的合理性适用性模型应用数学建模的一般步骤数学建模的全过程现实对象的信息数学模型现实对象的解答数学模型的解答表述求解解释验证归纳演绎表述求解解释验证根据建模目的和信息将实际问题翻译成数学问选择适当的数学方法求得数学模型的解答将数学语言表述的解答翻译回实际对象用现实对象的信息检验得到的解答实践理论实践1985年美国出现了一种叫做mcm的一年一度大大学生数学模型竞赛我国自1989年起陆续有高校参加美国大学生数学建模竞赛1992年起我国开始举办自己的大学生数学建模竞赛国家教育部组织的全国大学生学科竞赛之一2011年全国33个省市自治区包括香港和澳门特区及新加坡和澳大利亚的1251所院校19490个队5万8千多名大学生参加了本项竞赛分析问题的能力建模能力强调学习能力资料搜索能力论文写作能力数学知识
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k=1,2, ~状态转移律
D={(u , v) u+v=1, 2} ~允许决策集合
多步决策 问题
求dkD(k=1,2, n), 使skS, 并按转移律 由 s1=(3,3)到达 sn+1=(0,0).
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例3
模型求解
数学模型 (Mathematical Model)
对于一个现实对象,为了一个特定目的,根据其内在规律, 作出必要的简化假设,运用适当的数学工具, 得到的一个数学结构(由数字、字母或者其它数学符号组成)。
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模(Mathematical Modeling)
dx rx, x(0) x0 dt
x(t ) x0 e
rt
x(t ) x0 (e ) x0 (1 r )
r t
t
随着时间增加,人口按指数规律无限增长
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例4
• 与19世纪以前欧洲一些地区人口统计数据吻合 • 适用于19世纪后迁往加拿大的欧洲移民后代 • 可用于短期人口增长预测 • 不符合19世纪后多数地区人口增长规律 • 不能预测较长期的人口增长过程 19世纪后人口数据 人口增长率r不是常数(逐渐下降)
• 求解得到数学解答(x=20, y=5);
• 回答原问题(船速每小时20千米/小时)。
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例2
把一把椅子往不平的地面一放,通常只有三只脚着地, 放不稳,通常只需要挪动几次,就可以使四只脚同时着 地,就放稳了,试证明之。
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学 问题
已知: f() , g()是连续函数 ; 对任意, f() • g()=0 ;
且 g(0)=0, f(0) > 0.
证明:存在0,使f(0) = g(0) = 0.
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例2
给出一种简单、粗糙的证明方法
将椅子旋转900,对角线AC和BD互换。 由g(0)=0, f(0) > 0 ,知f(/2)=0 , g(/2)>0. 令h()= f()–g(), 则h(0)>0和h(/2)<0.
数学建模示例2的基本步骤 航行问题建立数学模型
• 作出简化假设(椅腿、地面);
• 模型构成(用数学符号 ,
f(), g()
表示相关量);
• 用问题转化(证明:存在,使f() = g() = 0);
• 模型求解;
• 回答原问题并提出思考。
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
建立数学模型的全过程 (包括表述、求解、解释、检验等)
• 电子计算机的出现及飞速发展;
•数学以空前的广度和深度向一切领域渗透。 •在一般工程技术领域数学建模仍然大有用武之地; •在高新技术领域数学建模几乎是必不可少的工具; •数学进入一些新领域,为数学建模开辟了许多处女地。 数学建模作为用数学方法解决实际问题的第一步, 越来越受到人们的重视!
数学建模示例1
甲乙两地相距750千米,船从甲到乙顺水航行需30小时, 从乙到甲逆水航行需50小时,问船的速度是多少?
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例1 模 型 假 设
• 船行中船速和水速是常数
用 x 表示船速,y 表示水速,列出方程: x =20 y =5
( x y ) 30 750 ( x y ) 50 750
求解
答:船速每小时20千米/小时.
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例1的基本步骤 航行问题建立数学模型
• 作出简化假设(船速、水速为常数);
• 用符号表示有关量(x, y表示船速和水速); • 用物理定律(匀速运动的距离等于速度乘以 时间)列出数学式子(二元一次方程);
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例4
常用的计算公式 k年后人口 今年人口 x0, 年增长率 r
xk x0 (1 r )
k
指数增长模型——马尔萨斯提出 (1798)
基本假设 : 人口(相对)增长率 r 是常数 x(t) ~时刻t的人口
x(t t ) x(t ) rt x(t )
xm xm/2 x0
dx/dt
0
xm/2
x (t )
xm
xm x
0
xm 1 ( 1)e rt x0
x(t)~S形曲线, x增加先快后慢
t
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例4
参数估计
用指数增长模型或阻滞增长模型作人口 预报,必须先估计模型参数 r 或 r, xm
r~固有增长率(x很小时)
xm~人口容量(资源、环境能容纳的最大数量)
r ( xm ) 0
x r ( x) r (1 ) xm
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例4 阻滞增长模型(Logistic模型) dx dx x rx r ( x) x rx(1 ) dt dt xm x
数学建模示例2
用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来
• 椅子位置
利用正方形(椅脚连线)的对称性
B´ B A´
用(对角线与x轴的夹角)表示椅子位置 • 四只脚着地 椅脚与地面距离为零 距离是的函数 四个距离 (四只脚) 两个距离
C
O D´
A
x
D
正方形 对称性
C´
正方形ABCD绕O点旋转
数学建模示例3
问题引出
三名商人各带一名随从乘船渡河,一只小船只能容纳二 人,由他们自己划行。随从们密约,在河的任何一岸, 只要随从人数比商人人数多就杀人越货,但是乘船渡河 的大权掌握在商人手里,问他们怎样才能安全渡河?
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例3
河
• 利用统计数据用最小二乘法作拟合 例:美国人口数据(单位~百万)
1860 31.4 1870 38.6 1880 50.2 …… 1960 …… 179.3 1970 204.0 1980 226.5 1990 251.4
专家估计
r=0.2557, xm=392.1
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模示例4
模型检验 用模型计算2000年美国人口,与实际数据比较
x(2000 x(1990 x x(1990 rx(1990 1 x(1990 / xm ] ) ) ) )[ )
x(2000 274.5 )
实际为281.4 (百万)
模型应用——预报美国2010年的人口 加入2000年人口数据后重新估计模型参数 x(2010)=306.0 r=0.2490, xm=434.0 Logistic 模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量)
sn+1
1
2
3
x
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数学建模示例4
背景 世界人口增长概况
年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 人口(亿) 5 10 20 30 40 50 60 中国人口增长概况 年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000 人口(亿) 3.0 4.7 6.0 7.2 10.3 11.3 12.0 13.0 研究人口变化规律 控制人口过快增长
A,C 两脚与地面距离之和 ~ f()
B,D 两脚与地面距离之和 ~ g()
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数学建模示例2用数学语言把椅 Nhomakorabea位置和四只脚着地的关系表示出来 地面为连续曲面 椅子在任意位置 至少三只脚着地 f() , g()是连续函数 对任意, f(), g() 至少一个为0
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数学建模的方法和步骤 基本方法
•机理分析
•测试分析 •二者结合 根据对客观事物特性的认识, 找出反映内部机理的数量规律 将对象看作“黑箱”,通过对量测数据的 统计分析,找出与数据拟合最好的模型
用机理分析建立模型结构, 用测试分析确定模型参数 机理分析没有统一的方法,主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析。
模 型 求 解
sk=(xk , yk)~过程的状态
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk~第k次渡船上的商人数
vk~第k次渡船上的随从数 dk=(uk , vk)~决策 sk+1=sk +(-1)k dk
uk, vk=0,1,2;
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数学建模示例4
阻滞增长模型(Logistic模型)
人口增长到一定数量后,增长率下降的原因: 资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用 r是x的减函数 且阻滞作用随人口数量增加而变大 假设
r ( x) r sx (r, s 0)
r s xm
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模
型
是为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提炼 出来的原型的替代物
D={(u , v) u+v=1, 2} ~允许决策集合
多步决策 问题
求dkD(k=1,2, n), 使skS, 并按转移律 由 s1=(3,3)到达 sn+1=(0,0).
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数学建模示例3
模型求解
数学模型 (Mathematical Model)
对于一个现实对象,为了一个特定目的,根据其内在规律, 作出必要的简化假设,运用适当的数学工具, 得到的一个数学结构(由数字、字母或者其它数学符号组成)。
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数学建模(Mathematical Modeling)
dx rx, x(0) x0 dt
x(t ) x0 e
rt
x(t ) x0 (e ) x0 (1 r )
r t
t
随着时间增加,人口按指数规律无限增长
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数学建模示例4
• 与19世纪以前欧洲一些地区人口统计数据吻合 • 适用于19世纪后迁往加拿大的欧洲移民后代 • 可用于短期人口增长预测 • 不符合19世纪后多数地区人口增长规律 • 不能预测较长期的人口增长过程 19世纪后人口数据 人口增长率r不是常数(逐渐下降)
• 求解得到数学解答(x=20, y=5);
• 回答原问题(船速每小时20千米/小时)。
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数学建模示例2
把一把椅子往不平的地面一放,通常只有三只脚着地, 放不稳,通常只需要挪动几次,就可以使四只脚同时着 地,就放稳了,试证明之。
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数学 问题
已知: f() , g()是连续函数 ; 对任意, f() • g()=0 ;
且 g(0)=0, f(0) > 0.
证明:存在0,使f(0) = g(0) = 0.
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数学建模示例2
给出一种简单、粗糙的证明方法
将椅子旋转900,对角线AC和BD互换。 由g(0)=0, f(0) > 0 ,知f(/2)=0 , g(/2)>0. 令h()= f()–g(), 则h(0)>0和h(/2)<0.
数学建模示例2的基本步骤 航行问题建立数学模型
• 作出简化假设(椅腿、地面);
• 模型构成(用数学符号 ,
f(), g()
表示相关量);
• 用问题转化(证明:存在,使f() = g() = 0);
• 模型求解;
• 回答原问题并提出思考。
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建立数学模型的全过程 (包括表述、求解、解释、检验等)
• 电子计算机的出现及飞速发展;
•数学以空前的广度和深度向一切领域渗透。 •在一般工程技术领域数学建模仍然大有用武之地; •在高新技术领域数学建模几乎是必不可少的工具; •数学进入一些新领域,为数学建模开辟了许多处女地。 数学建模作为用数学方法解决实际问题的第一步, 越来越受到人们的重视!
数学建模示例1
甲乙两地相距750千米,船从甲到乙顺水航行需30小时, 从乙到甲逆水航行需50小时,问船的速度是多少?
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数学建模示例1 模 型 假 设
• 船行中船速和水速是常数
用 x 表示船速,y 表示水速,列出方程: x =20 y =5
( x y ) 30 750 ( x y ) 50 750
求解
答:船速每小时20千米/小时.
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数学建模示例1的基本步骤 航行问题建立数学模型
• 作出简化假设(船速、水速为常数);
• 用符号表示有关量(x, y表示船速和水速); • 用物理定律(匀速运动的距离等于速度乘以 时间)列出数学式子(二元一次方程);
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数学建模示例4
常用的计算公式 k年后人口 今年人口 x0, 年增长率 r
xk x0 (1 r )
k
指数增长模型——马尔萨斯提出 (1798)
基本假设 : 人口(相对)增长率 r 是常数 x(t) ~时刻t的人口
x(t t ) x(t ) rt x(t )
xm xm/2 x0
dx/dt
0
xm/2
x (t )
xm
xm x
0
xm 1 ( 1)e rt x0
x(t)~S形曲线, x增加先快后慢
t
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数学建模示例4
参数估计
用指数增长模型或阻滞增长模型作人口 预报,必须先估计模型参数 r 或 r, xm
r~固有增长率(x很小时)
xm~人口容量(资源、环境能容纳的最大数量)
r ( xm ) 0
x r ( x) r (1 ) xm
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数学建模示例4 阻滞增长模型(Logistic模型) dx dx x rx r ( x) x rx(1 ) dt dt xm x
数学建模示例2
用数学语言把椅子位置和四只脚着地的关系表示出来
• 椅子位置
利用正方形(椅脚连线)的对称性
B´ B A´
用(对角线与x轴的夹角)表示椅子位置 • 四只脚着地 椅脚与地面距离为零 距离是的函数 四个距离 (四只脚) 两个距离
C
O D´
A
x
D
正方形 对称性
C´
正方形ABCD绕O点旋转
数学建模示例3
问题引出
三名商人各带一名随从乘船渡河,一只小船只能容纳二 人,由他们自己划行。随从们密约,在河的任何一岸, 只要随从人数比商人人数多就杀人越货,但是乘船渡河 的大权掌握在商人手里,问他们怎样才能安全渡河?
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数学建模示例3
河
• 利用统计数据用最小二乘法作拟合 例:美国人口数据(单位~百万)
1860 31.4 1870 38.6 1880 50.2 …… 1960 …… 179.3 1970 204.0 1980 226.5 1990 251.4
专家估计
r=0.2557, xm=392.1
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数学建模示例4
模型检验 用模型计算2000年美国人口,与实际数据比较
x(2000 x(1990 x x(1990 rx(1990 1 x(1990 / xm ] ) ) ) )[ )
x(2000 274.5 )
实际为281.4 (百万)
模型应用——预报美国2010年的人口 加入2000年人口数据后重新估计模型参数 x(2010)=306.0 r=0.2490, xm=434.0 Logistic 模型在经济领域中的应用(如耐用消费品的售量)
sn+1
1
2
3
x
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数学建模示例4
背景 世界人口增长概况
年 1625 1830 1930 1960 1974 1987 1999 人口(亿) 5 10 20 30 40 50 60 中国人口增长概况 年 1908 1933 1953 1964 1982 1990 1995 2000 人口(亿) 3.0 4.7 6.0 7.2 10.3 11.3 12.0 13.0 研究人口变化规律 控制人口过快增长
A,C 两脚与地面距离之和 ~ f()
B,D 两脚与地面距离之和 ~ g()
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数学建模示例2用数学语言把椅 Nhomakorabea位置和四只脚着地的关系表示出来 地面为连续曲面 椅子在任意位置 至少三只脚着地 f() , g()是连续函数 对任意, f(), g() 至少一个为0
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
数学建模的方法和步骤 基本方法
•机理分析
•测试分析 •二者结合 根据对客观事物特性的认识, 找出反映内部机理的数量规律 将对象看作“黑箱”,通过对量测数据的 统计分析,找出与数据拟合最好的模型
用机理分析建立模型结构, 用测试分析确定模型参数 机理分析没有统一的方法,主要通过实例研究 (Case Studies)来学习。以下建模主要指机理分析。
模 型 求 解
sk=(xk , yk)~过程的状态
S={(x , y) x=0, y=0,1,2,3; x=3, y=0,1,2,3; x=y=1,2}
uk~第k次渡船上的商人数
vk~第k次渡船上的随从数 dk=(uk , vk)~决策 sk+1=sk +(-1)k dk
uk, vk=0,1,2;
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数学建模示例4
阻滞增长模型(Logistic模型)
人口增长到一定数量后,增长率下降的原因: 资源、环境等因素对人口增长的阻滞作用 r是x的减函数 且阻滞作用随人口数量增加而变大 假设
r ( x) r sx (r, s 0)
r s xm
河南师范大学物理与电子工程学院 新乡 河南,2013-7-12
模
型
是为了一定目的,对客观事物的一部分进行简缩、抽象、提炼 出来的原型的替代物